Visão Computacional: Reconhecimento de imagens pode salvar sua indústria.

Por Daniel Almeida

Quando os fabricantes querem entender seus processos manuais, eles enviam seus(as) engenheiros(as) industriais para o chão de fábrica para realizar estudos de tempos e movimentos. Esse tipo de análise, bastante ultrapassada, ainda ocorre em indústrias de todos os tipos, pois mesmo nas mais automatizadas, algumas atividades ainda são realizadas por humanos.

Quanto tempo um funcionário conseguiria ficar observando e documentando tudo o que ele vê em uma indústria? Quantas informações ele deixaria de perceber ou documentar pelo simples fato de serem muitas coisas acontecendo ao mesmo tempo? Em quanto tempo ele cansaria?

Não é possível observar tudo que acontece em um ambiente fabril, são muitas coisas acontecendo em paralelo, sem falar na complexidade de analisar desde atividades mais simples (caminhar) até as mais minuciosas (a maneira como cada funcionário(a) aperta um parafuso). Mais difícil ainda, é conseguir, sem ajuda de um computador, entender como a execução de cada microatividade varia no dia a dia, estabelecer algumas correlações e entender as nuâncias entre o relacionamento dos(as) operadores(as), máquinas e materiais.

Visão computacional é uma área de atuação do campo da inteligência artificial que busca dar aos computadores um entendimento mais visual do que acontece no mundo. De forma resumida, através de algorítmos treinados para reconhecer determinados padrões, é possível interpretar e identificar elementos de imagens, para tomar decisões em tempo real ou capturar informações específicas desejadas.

Figura 1: Visão Computacional. Fonte: i-5o.

Essa tecnologia possui diversas aplicações na indústria. Algumas delas são até bem conhecidas pelos(as) gestores(as) de processos mais automatizados, como na contagem de objetos ou identificação de defeitos externos e visuais. Aqui, vamos explorar um pouco mais essas aplicações e apresentar outras nem tão conhecidas assim, com o foco em indústria. Algumas delas são:

1. Gestão da Qualidade

Tradicionalmente, o controle de qualidade é feito por amostragem, o que pode levar à rejeição de lotes inteiros, ou a deteção de problemas apenas nas etapas finais de produção. Através da visão computacional, é possível analisar grandes volumes de materiais em tempo real, fazendo com que erros sejam identificados, e ações necessárias sejam tomadas apenas nos itens defeituosos, o mais cedo possível.

Na prática, peças podem ser monitoradas e rastreadas individualmente. Esta aplicação gera aumento de produtividade, pois é utilizado um filtro extremamente preciso. Um outro benefício é a diminuição de perda de materiais, já que com detecções de falhas em etapas mais iniciais do processo, é possível evitar que matéria-prima seja utilizada em itens problemáticos.

Entre as diferentes aplicações em um processo de controle de qualidade, é possível realizar inspeção geométrica, de acabamento, detecção de imperfeições na fabricação, classificação do produto, controle de embalagem, análise de cor, textura e assim por diante.

2. Captura de Movimentos

Por mais automatizadas que algumas indústrias sejam, certas atividades humanas ainda são fundamentais, sejam elas de manutenção, setup, programação ou supervisão. Em processos mais manuais, as movimentações humanas possuem um papel ainda mais crítico, pois influenciam diretamente na qualidade dos produtos (costuras, montagens, pinturas, torneamentos).

Reflexão: diante de uma falha inesperada, em quanto tempo a equipe acionou manutenção? As ações tomadas foram as mais eficientes possíveis? Quanto tempo a equipe levou desde a identificação da parada, até o término da manutenção? Com que velocidade e destreza cada microatividade deste processo foi realizada?

Através da análise de imagens, é possível entender de maneira detalhada e inteligente, como os humanos estão realizando suas atividades dentro do ambiente fabril, e como elas são impactadas por eventos inesperados. Dessa maneira, é possível corrigir movimentações ineficientes ou incorretas, e também melhorar o ambiente de trabalho, identificando posturas inadequadas ergonomicamente, atitudes perigosas e imprudentes e o que mais se precise mapear. O resultado dessa aplicação é a melhoria nos processos, ambiente e segurança do trabalho.

3. Manutenção Preditiva

Inatividade de equipamentos e operadores(as) geram altos custos para as indústrias. Porém, poucas empresas conseguem mensurar de forma assertiva todas as paradas de operação (por mais rápidas que sejam), identificando com rapidez e clareza os motivos do não-funcionamento cada vez que ocorrem.

Com a visão computacional, é possível identificar os diversos modos de operação dos equipamentos, identificando ainda como os funcionários se comportam diante de cada evento. Aliada a outras tecnologias, como IoT, é possível coletar informações valiosas, que permitem as correlações entre variáveis e elementos dos processos que não poderiam ser percebidas de outra maneira. Através de análises utilizando algorítmos da visão computacional e machine learning, é possível gerar planejamentos de manutenção preventiva muito mais eficientes.

De maneira geral, as aplicações da visão computacional na indústria são inúmeras, pois é possível analisar as complexas relações entre Humano x Máquina x Material sob diversas óticas. É importante perceber que um software do sistema de visão poderá interagir com outros dados do sistema de gestão da fábrica, fornecendo respostas precisas e diretas para problemas detectados no processo produtivo.

Junto com todas as facilidades e benefícios que esta tecnologia traz, também vêm alguns desafios, como por exemplo, o de privacidade. Como garantir que os(as) operadores(as) não se sintam desconfortáveis com filmagens 24/7? A discussão é extremamente importante aqui, e toda empresa que se propõe a investir em tecnologias desse tipo deve montar planejamentos claros de preservação da privacidade e interesses de todos os stakeholders. Algumas soluções podem ser, por exemplo, o rastreamento de movimentação sem o acesso ao registro das imagens, ou com filtros que impedem a identificação individual de cada colaborador(a). Dessa maneira, a empresa consegue melhorar seus processos sem pôr a culpa em uma pessoa X ou Y. Mas este assunto vale um post só pra ele né? Então aguardem, mais para frente traremos um texto sobre privacidade na Stepps News!

Quer saber um pouco mais de como a visão computacional pode ajudar sua indústria? Fala com a gente no (81) 9.9749–9941! Nós podemos levar essas aplicações para o dia a dia da sua indústria.

Para se inscrever gratuitamente na Stepps News, acesse: bit.ly/steppsnews